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排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。
插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
堆排序
归并排序
基数排序
希尔排序 插入排序是这样实现的：
1、首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为有序列表）。
2、从原数列中取出一个数，将其插入有序列表中，使其仍旧保持有序状态。
3、重复2号步骤，直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了逐步扩大成果的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。
插入排序的基本思想是在遍历数组的过程中，假设在序号 i 之前的元素即 [0..i-1] 都已经排好序，本趟需要找到 i 对应的元素 x 的正确位置 k ，并且在寻找这个位置 k 的过程中逐个将比较过的元素往后移一位，为元素 x “腾位置”，最后将 k 对应的元素值赋为 x ，一般情况下，插入排序的时间复杂度和空间复杂度分别为 O(n2 ) 和 O(1)。 冒泡排序是这样实现的：
1、从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
2、重复1号步骤，直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但冒泡排序是原地排序的，也就是说它不需要额外的存储空间。 选择排序是这样实现的：
1、设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
2、初始化i=1
3、从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
4、将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
5、i++，直到i=n-1算法结束，否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n^2)的。
举例：
564
比如说这个，我想让它从小到大排序，怎么做呢？
第一步：从第一位开始找最小的元素，564中4最小，与第一位交换。结果为465
第二步：从第二位开始找最小的元素，465中5最小，与第二位交换。结果为456
第三步：i=2,n=3，此时i=n-1，算法结束
完成 平均时间复杂度
插入排序 O(n^2)
冒泡排序 O(n^2)
选择排序 O(n^2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n^1.25)
延伸阅读：
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